編輯｜楊文

螞蟻靈波，下了盤大棋。

今年 1 月，螞蟻靈波一口氣開源了 4 款大模型，包括高精度空間感知模型 LingBot-Depth、具身大模型 LingBot-VLA 與具身世界模型 LingBot-VA，以及世界模型 LingBot-World。

其中，LingBot-Depth 負責從圖像中估算深度、感知空間距離，LingBot-World 負責對環(huán)境進行模擬和理解，LingBot-VLA/VA 負責機器人的決策和動作控制。

這四款模型「各司其職」，分別覆蓋感知底層、環(huán)境理解和行動輸出，但中間一直缺少一個關鍵環(huán)節(jié)，就是如何把連續(xù)的感知數(shù)據(jù)實時構建成穩(wěn)定的三維空間模型，讓后續(xù)模塊有據(jù)可依。

現(xiàn)在，這個空缺被填上了。

最近，螞蟻正式開源LingBot-Map，一個基于幾何上下文 Transformer（Geometric Context Transformer，GCT）的純自回歸的流式 3D 重建基礎模型

它能在幾近恒定內(nèi)存約束下，實現(xiàn)超萬幀長視頻的實時三維重建，處理速度約 20 FPS，并在多個基準測試中超越了現(xiàn)有流式方法。

LingBot-Map 與最先進的流式重建方法的比較

給定連續(xù)視頻流，LingBot-Map 可同步輸出精確的相機位姿估計與高質(zhì)量點云。比如真實世界航拍俯瞰，LingBot-Map 保持穩(wěn)定的定位能力與高精度 3D 重建效果：

即便在穿越多房間的長序列中，面對環(huán)境劇變與大幅視角變換，模型依然能表現(xiàn)出極強的魯棒性：

在生成視頻建模場景中，LingBot-Map 與主流生成視頻高度兼容，實現(xiàn)穩(wěn)定的位姿鎖定：

針對長序列戶外場景，模型在快速運動與頻繁視角切換下同樣維持了可靠的位姿精度：

建筑環(huán)繞場景中，LingBot-Map 則進一步強化了回環(huán)重建能力，確保全局一致性：

此次開源內(nèi)容包括技術報告、核心代碼和模型權重，已同步上線 Hugging Face 和 ModelScope 平臺。

• 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2604.14141
• Hugging Face 鏈接：https://huggingface.co/robbyant/lingbot-map
• ModelScope 鏈接：https://www.modelscope.cn/models/Robbyant/lingbot-map
• GitHub 鏈接：https://github.com/Robbyant/lingbot-map

至此，從單幀深度估計，到純自回歸的流式 3D 重建，再到場景理解和控制輸出，一條更為完整的技術鏈路就此貫通。

機器的空間記憶，為什么這么難？

如果我們在一棟陌生的大樓里轉悠二十分鐘，能大致描述出剛才走過的路線和空間結構嗎？大概率可以。這是因為人類大腦會在行走過程中持續(xù)建立空間記憶，把一幀一幀的感官信息整合成一張動態(tài)地圖。

不過，機器要做到同樣的事，難得多。

攝像頭可以拍下連續(xù)的畫面，但把這些二維圖像還原成準確的三維空間模型，同時保持實時更新、實時可用，是具身智能和自動駕駛領域長期懸而未決的難題。其難點在于，視頻流是沒有終點的，歷史幀的信息不能丟，當前幀又必須即時處理，而內(nèi)存還是有限的。

現(xiàn)有方案，大多只能顧一頭。

傳統(tǒng) 3D 重建方法，比如經(jīng)典的 SfM（運動恢復結構），通常需要收集完所有幀之后，再進行離線的全局優(yōu)化。這種離線處理方案精度高，但要等視頻錄完才能開始算，難以滿足實時運行需求。

于是就有了流式重建的思路，讓模型在接收每一幀畫面的同時，持續(xù)更新三維理解，不做事后處理，但現(xiàn)實中有兩道坎難以逾越。

一是「災難性遺忘」。神經(jīng)網(wǎng)絡在處理新輸入時，會傾向于覆蓋舊有信息。視頻越長，模型越容易忘記早期建立的幾何關系，導致重建結果在時間維度上前后矛盾、全局漂移。

一是「內(nèi)存膨脹」。如果想對抗遺忘，最直覺的做法是把歷史幀全部保存下來，隨時參考。但視頻幀數(shù)一旦過多，內(nèi)存就會爆炸。萬幀以上的長視頻，現(xiàn)有流式方法普遍難以穩(wěn)定應對。

在這個兩難困境里，LingBot-Map 給出了一條不同的路徑。

LingBot-Map 流程。該框架處理相對于初始化集 [T, T) 的當前視圖。DINO 骨干網(wǎng)絡提取圖像特征，然后通過交替的幀注意力層和 GCA 層進行細化。在 GCA 模塊中，輸入視圖聚合來自錨點上下文、局部姿態(tài)參考窗口 [T, T] 和軌跡記憶上下文的信息。最后，特定任務的頭部預測相機姿態(tài)和深度圖，從而實現(xiàn)對長序列的魯棒、內(nèi)存高效的流式 3D 重建。

它是怎么解決「記憶」問題的？

讓機器實時看懂三維世界，本質(zhì)上是個記憶問題，比如記什么、怎么壓縮、如何在需要時快速調(diào)取。

那么，LingBot-Map 是如何解決這一難題的？這就不得不提一個名為幾何上下文注意力（Geometric Context Attention，GCA）的核心機制。

核心機制：幾何上下文注意力（GCA）

GCA 的設計靈感，來自機器人領域的經(jīng)典算法 SLAM。

傳統(tǒng) SLAM 告訴工程師，要讓機器人在未知環(huán)境里邊走邊建圖，至少需要維護三類空間記憶：鎖定坐標系原點的參考幀、捕捉近鄰幀幾何細節(jié)的局部窗口，以及記錄全局行走軌跡的稀疏地圖。

不過，傳統(tǒng) SLAM 依賴工程師手動編寫復雜的幾何約束代碼，靈活性有限。LingBot-Map 研究團隊換了條路，將這些空間規(guī)律內(nèi)化到 Transformer 的注意力機制中，利用因果注意力（Causal Attention）確保模型只利用過去和當前的信息，完全符合機器人邊走邊看的實時邏輯。

幾何上下文注意力（GCA）在處理視頻流時，同時維護三類記憶。

第一類是錨點（Anchor），負責記住「我從哪里出發(fā)」。它為整個三維坐標系提供穩(wěn)定基準，空間重建最怕坐標漂移，有了錨點，模型在處理第一萬幀時，仍然清楚第一幀發(fā)生在什么位置。

第二類叫位姿參考窗口（Pose-reference window），負責捕捉當前位置附近的局部幾何細節(jié)。這相當于對「我身邊有什么」保持清醒的即時感知，保證了逐幀重建的精度。

第三類為軌跡記憶（Trajectory memory），這是整個架構中較為關鍵的設計。它把龐大的歷史信息壓縮成極其緊湊的逐幀 Token，以較低的存儲代價保留對過去路徑的「印象」。正是這一機制，讓 LingBot-Map 的內(nèi)存消耗幾乎不隨視頻長度增長，處理 100 幀和處理 10000 幀，總的計算量和內(nèi)存占用維持在幾近相同的水平。

三類記憶協(xié)同工作，讓模型在處理當前畫面時，能同時調(diào)取空間基準、局部細節(jié)和歷史軌跡。整套機制端到端可學習，模型在訓練中自動習得如何分配和壓縮信息，不依賴人工設計的規(guī)則。

這種設計帶來的效率提升相當可觀。以一段萬幀視頻為例，如果采用樸素的因果注意力緩存所有歷史，模型需要維護約 500 萬個 token，而 GCA 只需要約 7 萬個，足足壓縮了近 80 倍，且每處理一幀新畫面，計算量和內(nèi)存消耗幾乎不隨總幀數(shù)增長。

注意力掩碼比較。每個方框代表一幀的 Token，由一小段上下文 Token 和一段較大的圖像 Token 組成。(a) 全注意力（Full attention）會關注所有幀。(b) 因果注意力（Causal attention）支持流式處理，但計算開銷隨序列長度線性增長。(c) 滑動窗口注意力（Sliding-window attention）雖然限制了計算成本，但會丟失長程上下文。(d) GCA 將流式上下文劃分為錨框 (n=2)、局部窗口 (k=2) 和軌跡記憶，在保持計算成本隨序列長度增加而近乎恒定的同時，保留了豐富的長程上下文信息。

如何教會機器「有選擇地記憶」？

有了 GCA 機制，還需要配套的訓練與推理策略，才能讓模型學會在長序列中穩(wěn)定工作。

直接在長序列上進行訓練極具挑戰(zhàn)性。早期幀的位姿誤差會沿軌跡傳播，破壞損失函數(shù)的穩(wěn)定性，導致優(yōu)化速度緩慢甚至發(fā)散。為此，LingBot-Map 采用漸進式視圖訓練策略：模型從短子序列開始，并在訓練過程中逐步增加視角數(shù)量，訓練視圖數(shù)量從 24 幀線性遞增至 320 幀，讓模型先在短序列中獲得可靠的局部幾何估計，再學習如何在逐漸延長的軌跡上保持全局一致性。

隨著訓練序列長度的增加，跨幀注意力的計算復雜度呈平方級增長，GPU 內(nèi)存成為主要瓶頸。對此，LingBot-Map 引入了上下文并行策略，將不同視圖分布至多張 GPU，通過高效的全局通信實現(xiàn)并行注意力計算，從而在不犧牲序列長度的前提下完成大規(guī)模訓練。

損失函數(shù)同樣經(jīng)過精心設計，LingBot-Map 采用一個復合損失函數(shù)來訓練，該函數(shù)由深度損失、絕對位姿損失與相對位姿損失組成。模型采用相機到世界坐標系的變換進行監(jiān)督，規(guī)避了世界到相機參數(shù)化中旋轉與平移耦合帶來的誤差放大問題。此外，視頻時序位置編碼將幀序信息注入軌跡記憶 Token，使模型能夠感知歷史幀之間的時間距離，更有效地抑制長程漂移。

推理層面，LingBot-Map 借鑒自回歸大語言模型的KV 緩存機制，并通過分頁 KV 緩存布局避免頻繁內(nèi)存重分配的開銷，配合FlashInfer 框架的稀疏注意力優(yōu)化，最終在 518×378 分辨率下實現(xiàn)約 20 FPS 的實時推理，相比 PyTorch 基線提速近一倍。

在基準測試上，它表現(xiàn)如何？

LingBot-Map 團隊建立了一個全面的評估基準測試，涵蓋相機位姿估計與 3D 重建兩大任務，橫跨室內(nèi)、室外及大規(guī)模場景，結果均顯著優(yōu)于現(xiàn)有流式方法。

相機位姿估計方面，Oxford Spires 是一個涵蓋復雜室內(nèi)外環(huán)境、場景變化顯著的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，是檢驗流式方法長序列魯棒性的嚴苛標準。

軌跡對比。(a) 在 Oxford-Spires 場景中，LingBot-Map 甚至優(yōu)于雙向 (DA3-Giant) 和基于優(yōu)化的方法 (ViPE)，能夠在復雜的室內(nèi)外過渡和昏暗樓梯中準確地保持軌跡。(b) 在 Tanks and Temples 以及其他 Oxford-Spires 場景中，LingBot-Map 方法始終能夠生成準確的軌跡，而其他流式方法則存在嚴重的軌跡漂移。藍色為真實軌跡，橙色為預測軌跡；起點為圓點 (●)，終點為叉號 (×)。

在稀疏設置（每隔 12 幀采樣，共 320 幀）下，LingBot-Map 在幾乎所有指標上取得最優(yōu)成績，AUC@15 達到 61.64，AUC@30 達到 75.16，絕對軌跡誤差（ATE）僅為 6.42，這一數(shù)字不僅大幅領先所有在線方法，甚至超越了需要訪問全部幀的離線方法，以及依賴迭代優(yōu)化的方法。這一結果充分說明，GCA 機制在長序列中的全局一致性保持能力已不輸于后處理優(yōu)化。

Oxford Spires 數(shù)據(jù)集上的位姿與軌跡精度對比。在與先前的離線方法、基于優(yōu)化的方法以及在線方法的對比中，LingBot-Map 的方法在絕大多數(shù)指標上均實現(xiàn)了最優(yōu)性能。

在密集設置（完整 3840 幀序列）下，大多數(shù)流式方法因軌跡漂移而性能大幅劣化，比如 CUT3R 的 ATE 從 18.16 升至 32.47，Wint3R 從 21.10 升至 32.90。相比之下，LingBot-Map 始終保持較低的誤差，ATE 僅從 6.42 小幅升至 7.11，在序列長度增加 12 倍的情況下，誤差僅略微增加了 0.69，表現(xiàn)出極強的長程穩(wěn)定性。LingBot-Map 還實現(xiàn)了 20.29 FPS 的極具競爭力的推理速度，同時在所有流式方法中保持了最佳的軌跡精度。

在 Oxford Spires 數(shù)據(jù)集上關于稀疏（Sparse）軌跡與稠密（Dense）軌跡的精度對比。研究者對比了在稀疏設置（320 幀）和稠密設置（3840 幀）下的絕對軌跡誤差（ATE），衡量了從稀疏到稠密設置下的精度退化程度。LingBot-Map 保持了近乎恒定的精度，而其他方法則出現(xiàn)了明顯的退化。

在 ETH3D、7-Scenes 和 Tanks and Temples 三個數(shù)據(jù)集上，LingBot-Map 同樣全面領先。以 ETH3D 為例，其 AUC@3 達到 27.79，AUC@30 達到 86.20，ATE 低至 0.22；在 Tanks and Temples 上，AUC@30 高達 92.80，ATE 僅為 0.20，均為各方法中最優(yōu)。

ETH3D、7-Scenes 和 Tanks & Temples 上的位姿與軌跡精度對比。在 ETH3D、7-Scenes 和 Tanks & Temples 數(shù)據(jù)集上的結果表明，LingBot-Map 方法在所有數(shù)據(jù)集上均取得了最佳性能。

除了數(shù)值指標之外，該團隊還提供了重建質(zhì)量的定性比較。在長時間間隔后重新訪問場景時，LingBot-Map 的方法表現(xiàn)出最小的漂移，能夠生成清晰一致的建筑結構重建結果。相比之下，其他方法由于記憶遺忘而出現(xiàn)嚴重的軌跡漂移和點云碎片化。這證明了 LingBot-Map 幾何上下文注意力機制在保持長序列一致性方面的有效性。

點云重建的定性比較。

三維重建方面，在 ETH3D 上，LingBot-Map 的 F1 得分為 98.98，比次優(yōu)方法 Wint3R 高出 22.7 個百分點；在 NRGBD 數(shù)據(jù)集上，F(xiàn)1 得分達到 64.26，同樣大幅超過 StreamVGGT 和 TTT3R 等方法。精度與完整度的雙重提升，表明模型在保持重建準確性的同時，對場景覆蓋率也有更充分的保障。

ETH3D、7-Scenes 和 NRGBD 上的點云重建對比。LingBot-Map 方法在準確率、完整性和 F1 分數(shù)方面均取得了最佳結果。

消融實驗進一步驗證了各組件的貢獻。

單獨加入錨點初始化可將 AUC@3 從 9.80 提升至 13.63，ATE 從 8.59 降至 7.88；引入相對位姿損失對幀間旋轉誤差的約束尤為關鍵，去掉后 RPE-rot 從 2.26 惡化至 5.35；而上下文 Token 與視頻 RoPE 的聯(lián)合引入則進一步將 AUC@3 提升至 16.39，ATE 降至 5.98，說明對全局軌跡信息的精確編碼是長程一致性的重要保障。

長序列姿態(tài)估計和軌跡精度的消融研究。所有組成部分均對最終性能有顯著貢獻。

效率分析方面，將位姿參考窗口限定為 64 幀而非保留全部歷史，不僅將推理速度從 11.87 FPS 提升至 20.29 FPS，顯存占用從 36.06 GB 降至 13.28 GB，ATE 也從 6.60 進一步下降至 5.98，這表明 GCA 所保留的精選幾何上下文，其信息密度實際上高于不加篩選的完整歷史緩存，在效率與精度上實現(xiàn)了雙贏。

姿態(tài)參考窗口與全窗口的效率比較。姿態(tài)參考窗口（大小為 64）在顯著提高速度和降低內(nèi)存占用的同時，實現(xiàn)了更高的精度。

結語

純自回歸流式 3D 重建，是具身智能領域公認的技術難點之一。此前，業(yè)內(nèi)方案普遍面臨實時性與內(nèi)存占用難以兼顧的困境，制約了具身系統(tǒng)在復雜、長時任務中的實際表現(xiàn)。

LingBot-Map 的開源，為這一問題提供了一個可復現(xiàn)、可驗證的解法，也將相關技術門檻向下拉了一檔。

從更大的視角來看，這也是螞蟻靈波具身大腦平臺趨于完整的一個節(jié)點。深度感知、場景理解、決策控制等模塊此前已陸續(xù)開源，LingBot-Map 的加入，補上了實時空間建模這一關鍵缺口。一套具身大腦該有的模塊，正在逐漸變得完整。

當然，具身智能真正成熟，還需要無數(shù)真實場景的打磨和驗證，但這類基礎能力的開放共享，或將對整體研發(fā)節(jié)奏產(chǎn)生實質(zhì)性影響。

文中視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/w_Vt1AylNX9WH3NBaKmUwA